AI추론을 이용한 자폐 범주성 장애인 감정 : 요구 추론 연구
- 주제(키워드) 자폐인 , 자폐 범주성 장애 , 기계 학습 , 자연어 처리 , 이미지 텍스트 매칭 , 추론 AI
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 이석원
- 발행년도 2021
- 학위수여년월 2021. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 인공지능학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000030610
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
자폐 범주성 장애는 발달장애인 권리보장 및 지원에 관한 법률에 의하면 소아기 자폐증, 비전형적 자폐증에 따른 언어·신체표현·자기조절·사회적응 기능 및 능력의 장애로 인하여 일상생활이나 사회생활에 상당한 제약을 받아 다른 사람의 도움이 필요한 사람을 의미한다. 현재 자폐 범주성 장애인의 수는 전 세계적으로 인구대비 비율이 급속도로 증가하고 있다. 2016년 미국의 Centers for Disease Control and Prevention(CDC)의 조사 결과에 따르면 미국에서 자폐아의 숫자는 54명 1명으로 2000년 150명 중 1명이었던 것에 비해서 16년만에 거의 3배 이상으로 증가하였다. 또한 2011년 예일대 의대의 김영신 박사의 2011년 논문에 의하면 한국의 경우 취학아동 38명 중 1명이 자폐 증세를 가지고 있다는 연구 결과도 있다. 이에 자폐 범주성 장애인의 독립성을 길러주기 위한 다양한 소프트웨어 및 하드웨어개발 연구들이 진행되었다. 이러한 연구는 크게 두 가지로 나누어질 수 있다. 첫 번째는 로봇을 이용하는 방법과 두 번째는 증강현실 혹은 모바일 플랫폼을 이용하는 연구이다. 하지만 기존의 연구에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 첫 째, 로봇과 PC에 거부감을 가지고 있는 자폐인들에게 기존의 연구를 적용하는 것은 불가능하다는 점이다. 둘 째, 특수 교육 환경과 같이 여러 자폐인들이 함께 모여 있는 곳에 적용하기 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 셋째, 각각의 연구들은 모두 매우 적은 수의 샘플을 이용하여 만들어졌기 때문에 일반화가 힘들다는 점이다. 넷째, 기존의 연구들은 모두 자폐인이 일반인처럼 행동하도록 유도하는 것을 목적으로 한다. 이러한 방법은 자폐인이 자폐의 정도가 강할수록 혹은 나이가 어릴수록 적용하기가 매우 힘들다. 특히 IQ가 70이하인 저기능 자폐아에게 특정 행동을 하도록 유도하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 이러한 기존의 연구들은 모두 특정 수준 이상의 지적 수준을 요구하기 때문에 모든 범주의 자폐인에게 적용하기에는 무리가 있다. 이는 자폐 범주성 장애인의 독립성을 길러주는 연구가 절실히 필요한 사람들이 저기능 자폐인임을 고려해 볼 때, 기존의 연구는 정작 그 연구가 필요한 사람들에게 적용이 불가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 기존의 연구 모두 자폐 범주성 장애인들이 모두 사람과의 상호작용을 꺼리는 특성 때문에 사람을 대신할 수 있는 어떤 수단을 매개로 삼는다는 점이다. 다시 말해, 기존의 연구를 통해서는 자폐 범주성 장애인들이 무언가를 배울 수는 있어도 실제 사람과 상호작용하는 방법을 배우지는 못 한다는 점이다. 이러한 기존의 문제를 해결하기 위해서 자폐인의 감정을 통해 그들이 무엇을 원하는지를 추론 할 수 있는 AI가 필요하고 판단된다. 자폐인들은 보통 자신과 다른 사람의 감정과 생각이 다르다는 것을 이해 못하는 경우가 종종 있다. 그렇기 때문에 자신이 무언가를 원하거나 필요로 할 때, 다른 사람들이 그것을 이해하지 못 하면 감정적인 폭발을 보이는 경우가 많다. 문제는 자폐인이 자신의 요구를 말로 잘 표현하지 못 하기 때문에 결국에는 자폐인들이 자신들의 요구로 인하여 감정을 드러내야만 그들에게 무언가가 필요하다는 사실을 알아차릴 수 있다는 점이다. 또한 자폐인들의 의사소통 능력 결여 및 다른 이들과의 상호작용을 피하는 특성 때문에 숙련되지 못한 보호자들은 자폐인들의 요구를 알아차리기가 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 알고리즘이 결합된 형태의 추론 AI를 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 Image-text-matching 알고리즘으로 VGG16 모델을 이용하여 Image로부터 특징을 추출하고 각 Image에 부여된 ID와 추출된 특징, 그리고 Image에 대한 caption을 딕셔너리 형태로 저장하여 이를 서로 매칭하는 알고리즘이다. 이를 통해 Input 이미지로부터 New Caption을 추출한다. 두 번째 알고리즘은 Text classification model로 Matching 알고리즘으로부터 생성된 New caption을 이용하여 감정과 요구를 예측하는 모델이다. 두 번째 알고리즘에서는 감정과 요구의 관계성을 이용하는 방식으로 실험을 진행하였다. 이러한 AI 모델은 자폐인들의 요구를 추론해서 그에 맞는 행위 혹은 교육의 제공을 통해 자폐인들이 좀 더 자신의 독립성을 기르는 훈련에 집중 할 수 있을 것이라 기대된다. 나아가 자폐인들의 요구를 추론 해야할 필요성이 있는 상황에 도움이 될 것이다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구 배경 1
제 2 절 연구 문제 5
제 3 절 연구 목적 7
제 4 절 논문 구성 8
제 2 장 본 론 9
제 1 절 배경 지식 9
제 1 관 자폐 범주성 장애 9
제 1 조 고기능 자폐 범주성 장애 11
제 2 조 경계성 자폐 범주성 장애 13
제 3 조 저기능 자폐 범주성 장애 13
제 2 관 컴퓨터 비전 14
제 1 조 VGG16 model 22
제 2 조 Image-text matching 25
제 3 조 Interactive Relationship model 28
제 3 관 자연어 처리 30
제 1 조 텍스트를 이용한 분류 모델 31
제 2 조 어텐션 메커니즘 32
제 2 절 관련 연구 37
제 1 관 관련 연구 이해 37
제 1 조 휴머노이드를 이용한 자폐인 연구 38
제 2 조 Ambient Environment를 이용한 연구 41
제 3 조 가상 환경을 이용한 자폐인 연구 42
제 3 절 제안 연구 방법 44
제 1 관 제안 방법론 44
제 4 절 연구 실험 58
제 1 관 데이터 이해 58
제 2 관 이미지 데이터 전처리 60
제 3 관 캡션 데이터 전처리 62
제 4 관 이미지 텍스트 매칭 알고리즘 63
제 5 관 텍스트 분류 알고리즘 75
제 6 관 연구 결과 84
제 3 장 결 론 99
제 1 절 연구 결론 99
제 2 절 연구 한계점 101
제 3 절 향후 연구 103
참 고 문 헌 105
ABSTRACT 110
